吳恩達深度學習 2.3 損失函數

筆記 相關函數定義介紹 代價函數和損失函數 損失函數(Loss/error function)是定義在單個訓練樣本上的，即一個樣本的誤差。 代價函數(Cost function)是定義在整個訓練集上面的，對所有樣本的誤差的總和求平均值。 但由於實質相同，都是事先定義一個假設函數，通過訓練集由算法找出一個最優擬合，即使得函數值最小(如通過梯度下降法)，從而估計出假設函數的參數。所以往往我所看到的大多

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